book-to-skill: Fachbücher für Claude Code nutzbar machen

Du baust mit Claude Code an einem Dienst, der Daten über mehrere Datenbanken repliziert, und fragst den Agenten nach der passenden Strategie. Zurück kommt eine solide, aber allgemeine Antwort, wie sie in jedem Blogartikel steht. Dabei liegt auf Deiner Festplatte das Fachbuch, das genau diese Frage auf sechzig Seiten mit Entscheidungstabellen beantwortet, nur eben als PDF, mit dem der Agent nichts anfangen kann. Das Projekt book-to-skill schließt diese Lücke, und dieser Artikel zeigt den kompletten Weg an einem konkreten Fall.

Warum das PDF in den Kontext zu kippen nicht funktioniert

Der naheliegende Gedanke ist, dem Agenten einfach das ganze Buch mitzugeben. Das scheitert an drei Stellen gleichzeitig.

Ein technisches Fachbuch mit 600 Seiten entspricht grob 150.000 bis 200.000 Tokens. Das passt in ein großes Kontextfenster hinein, füllt es aber so weit, dass für Deinen eigentlichen Code kaum noch Platz bleibt, und Du bezahlst diese Menge bei jeder einzelnen Frage erneut.

Schlimmer ist der zweite Punkt, den das Projekt „Discovery Loop Tax“ nennt: Gibst Du dem Agenten das PDF zum Selbstdurchsuchen, dann sucht er bei jeder Frage von vorn. Er liest das Inhaltsverzeichnis, rät, welches Kapitel passen könnte, liest hinein, merkt, dass es das falsche war, und beginnt neu. Diese Navigationsarbeit fällt jedes Mal wieder an, obwohl sich am Buch nichts geändert hat.

Und drittens sind PDFs für Maschinen unangenehm: zweispaltige Layouts, Tabellen, Codeblöcke und Fußnoten geraten beim Auslesen durcheinander.

Der Ansatz von book-to-skill besteht darin, diese Strukturierungsarbeit einmal zu bezahlen statt bei jeder Frage.

Was aus dem Buch wird

Das Werkzeug destilliert kein Inhaltsverzeichnis und keine Zusammenfassung, sondern zerlegt das Buch in einen Satz von Dateien, die ein Agent gezielt ansteuern kann:

• SKILL.md mit den Kernmodellen des Buches und einem Kapitelindex, rund 4.000 Tokens. Nur diese Datei ist dauerhaft geladen.
• chapters/ch0X-*.md, eine Datei pro Kapitel mit jeweils etwa 1.000 Tokens, die der Agent erst bei Bedarf nachlädt.
• glossary.md mit den Fachbegriffen und dem Kapitelverweis, wo sie erklärt werden.
• patterns.md mit den Techniken, Algorithmen und Entwurfsmustern aus dem Buch.
• cheatsheet.md mit den Entscheidungstabellen, also dem „wann nimmt man was“.

Der Trick steckt in der Aufteilung. Statt 200.000 Tokens bei jeder Frage sind dauerhaft rund 4.000 Tokens präsent, und der Agent zieht sich das eine Kapitel dazu, das er tatsächlich braucht. Das Projekt beziffert die Ersparnis beim Beantworten von Fragen mit dem Faktor 24 bis 51 gegenüber dem vollständigen Buch im Kontext.

Der Praxisfall, Schritt für Schritt

Nimm als Beispiel ein Standardwerk zu verteilten Datenbanken, das Du als PDF besitzt. Ziel ist ein Skill, den Du in Claude Code mit /designing-data-intensive-apps ansprichst.

Installier das Werkzeug zuerst als Skill in Dein Claude-Code-Verzeichnis:

git clone https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill.git ~/.claude/skills/book-to-skill

Der Befehl legt das Projekt direkt dort ab, wo Claude Code seine Skills sucht. Nutzt Du die GitHub Copilot CLI, klonst Du stattdessen nach ~/.copilot/skills/, bei Amp nach ~/.agents/skills/.

Prüf danach, welche Textextraktoren auf Deinem System vorhanden sind:

python3 ~/.claude/skills/book-to-skill/scripts/extract.py --check

Die Ausgabe listet auf, welche Werkzeuge gefunden wurden. Für PDFs willst Du mindestens pdftotext aus dem Poppler-Paket haben, das auf dem Mac über brew install poppler und unter Ubuntu über sudo apt install poppler-utils kommt. Für EPUB-Dateien braucht das Projekt ebooklib und beautifulsoup4, für DOCX python-docx.

Jetzt die eigentliche Umwandlung. Starte Claude Code in einem beliebigen Verzeichnis und ruf den Skill auf:

/book-to-skill ~/buecher/data-intensive.pdf designing-data-intensive-apps

Das erste Argument ist der Pfad zur Datei, das zweite der Name, unter dem der fertige Skill später erreichbar sein soll. Der Lauf dauert bei einem dicken Buch einige Minuten, weil der Text erst extrahiert und dann kapitelweise analysiert wird.

Danach hast Du einen neuen Skill, und ab hier wird es praktisch. Die Grundlagen des Buches lädst Du mit /designing-data-intensive-apps, ein konkretes Thema mit /designing-data-intensive-apps replication, und ein bestimmtes Kapitel mit /designing-data-intensive-apps ch05. Du kannst den Skill auch einfach fragen, was er hat: /designing-data-intensive-apps what chapters do you have?

Der Unterschied zur Ausgangslage ist der: Claude Code antwortet Dir jetzt beim Programmieren aus dem tatsächlichen Kapitelinhalt heraus, inklusive der Entscheidungsregeln und der Anti-Pattern, die im Buch stehen. Bei der Copilot CLI musst Du danach einmal /skills reload ausführen, damit der neue Skill auftaucht.

Was es kostet, und was es bringt

Die Umwandlung verbraucht einmalig Tokens, und das Projekt legt dafür echte Zahlen vor. Ein 244 Seiten starkes Buch schlug mit rund 119.000 Tokens zu Buche, was etwa 0,88 Dollar entsprach, ein 371-Seiten-Titel mit rund 175.000 Tokens und etwa 0,96 Dollar. Als Faustregel kostet ein Buch also ungefähr einen Dollar, und zwar genau einmal.

Dem steht gegenüber, dass jede spätere Frage nur noch einen Bruchteil der Tokens zieht. Wenn Du ein Buch über Wochen begleitend nutzt, hat sich das nach wenigen Fragen bezahlt gemacht.

Bei der Extraktion hast Du eine Wahl, die den Unterschied macht. Für Fließtext ist pdftotext praktisch verzögerungsfrei, ein Vergleich an einem 103-seitigen Fachbuch brauchte 0,1 Sekunden. Die Alternative docling benötigte für dasselbe Buch 164 Sekunden, erkannte dabei aber 48 Tabellen und 36 Codeblöcke sauber als solche. Bei einem prosalastigen Titel nimm den schnellen Weg; bei einem technischen Buch, in dem die Tabellen und Codebeispiele die eigentliche Substanz sind, lohnen sich die paar Minuten.

Die interessantere Anwendung sind nicht Bücher

So gut das mit Fachbüchern funktioniert, der größere Hebel liegt woanders, und das übersieht man beim Namen des Projekts leicht: Es verarbeitet jede strukturierte Textsammlung, auf die Du regelmäßig zugreifst.

Denk an Eure interne Projektdokumentation, die über dreißig Markdown-Dateien verstreut liegt. An die Beschreibung Eures Design-Systems. An einen Stapel RFCs oder Normen, die für Euer Produkt gelten. An die gesammelten Architekturentscheidungen der letzten zwei Jahre. All das kannst Du auf denselben Weg schicken, indem Du statt einer Datei einen Ordner oder ein Suchmuster angibst:

/book-to-skill ~/projekte/firma-docs/ firmen-wissen

Damit wird aus verstreuter Dokumentation ein Skill, den jeder im Team in Claude Code lädt, und der Agent antwortet ab sofort nach Euren Konventionen statt nach dem Durchschnitt des Internets. Neue Dokumente faltest Du später in denselben Skill hinein, indem Du als zweites Argument den Pfad des bestehenden Skills angibst.

Falls Du zwischen Werkzeugen wechselst: Skills sind dank des offenen Standards portierbar, wie Claude Code Skills in Codex nutzen zeigt. Und wenn Claude Code bei Dir noch gar nicht läuft, führt Dich Anleitung: Claude Code auf dem Mac installieren & nutzen durch die Einrichtung.

Was Du vorher wissen solltest

Vier Punkte, die im Vorfeld Ärger sparen.

Das Urheberrecht bleibt Deine Sache. Das Projekt selbst steht unter MIT-Lizenz, liefert aber keinerlei Buchinhalte mit, und die Verarbeitung läuft lokal auf Deinem Rechner. Der erzeugte Skill ist eine strukturierte Bearbeitung in der Art eigener Lernnotizen, keine Kopie des Buches. Für ein Buch, das Du gekauft hast und für Dich selbst nutzt, ist das der normale Fall. Einen so erzeugten Skill öffentlich zu verteilen, ist es nicht.

Ein gescanntes PDF bringt nichts. Liegt keine Textebene vor, findet die Extraktion nichts, und Du bekommst einen leeren Skill. Prüf im Zweifel vorher, ob sich Text im PDF markieren und kopieren lässt.

Der Skill ist eine Destillation, kein Ersatz für das Buch. Er enthält die Modelle, Regeln und Muster, nicht jeden Nebensatz. Für ein wörtliches Zitat oder eine genaue Herleitung gehst Du weiterhin ins Original.

Rechne beim Umwandeln mit Wartezeit. Mit docling sind es etwa anderthalb Sekunden pro Seite allein für die Extraktion, bei einem 500-Seiten-Buch also über zehn Minuten, bevor die Analyse überhaupt beginnt.

Fazit

Der Wert dieses Projekts liegt nicht darin, dass es Bücher zusammenfasst, sondern darin, dass es die Strukturierungsarbeit vom Frage-Zeitpunkt auf den Umwandlungs-Zeitpunkt verschiebt. Einmal ungefähr einen Dollar und ein paar Minuten investiert, und danach hat Dein Agent ein Nachschlagewerk, in das er gezielt hineingreift, statt bei jeder Frage von vorn zu suchen.

Am deutlichsten lohnt es sich bei Wissen, auf das Du über Wochen immer wieder zugreifst: das eine Fachbuch, das für Dein aktuelles Projekt maßgeblich ist, und die eigene Dokumentation, die kein Sprachmodell dieser Welt kennen kann. Für ein Buch, das Du einmal überfliegen willst, lohnt der Aufwand nicht.